身長推定装置、身長推定方法、及び身長推定プログラム
【課題】画像上で人物の足元位置が隠蔽されていても当該人物の身長を精度よく推定する。
【解決手段】撮像部１３０は、対象人物を含む画像を時系列で撮像する。頭部検出部１４１は、時系列で撮像された画像それぞれから対象人物の頭部を検出する。足元位置推定部１４３は、検出された頭部を用いて、時系列で撮像された画像それぞれから対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する。実空間位置推定部１４５は、推定された足元位置を用いて、対象人物の実空間上の位置を仮定身長毎に時系列で推定する。身長推定部１４７は、仮定身長毎に、推定された実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を対象人物の身長に推定する。
【解決手段】撮像部１３０は、対象人物を含む画像を時系列で撮像する。頭部検出部１４１は、時系列で撮像された画像それぞれから対象人物の頭部を検出する。足元位置推定部１４３は、検出された頭部を用いて、時系列で撮像された画像それぞれから対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する。実空間位置推定部１４５は、推定された足元位置を用いて、対象人物の実空間上の位置を仮定身長毎に時系列で推定する。身長推定部１４７は、仮定身長毎に、推定された実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を対象人物の身長に推定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、身長推定装置、身長推定方法、及び身長推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、画像上の人物の足元位置から当該人物の実空間上の位置を推定し、推定した実空間上の位置から当該人物の身長を推定し、推定した身長を用いて当該人物の画像上の隠蔽箇所を特定し、当該人物の実空間上の正確な位置を推定・追跡する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２３７８７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述したような従来技術では、画像上の人物の足元位置が隠蔽されている場合、身長の推定精度が低下してしまう。
【０００５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、画像上で人物の足元位置が隠蔽されていても当該人物の身長を精度よく推定する身長推定装置、身長推定方法、及び身長推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の一態様にかかる身長推定装置は、対象人物を含む画像を時系列で撮像する撮像部と、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の頭部を検出する頭部検出部と、検出された前記頭部を用いて、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する足元位置推定部と、推定された前記足元位置を用いて、前記対象人物の実空間上の位置を前記仮定身長毎に時系列で推定する実空間位置推定部と、前記仮定身長毎に、推定された前記実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を前記対象人物の身長に推定する身長推定部と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の別の態様にかかる身長推定方法は、撮像部が、対象人物を含む画像を時系列で撮像する撮像ステップと、頭部検出部が、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の頭部を検出する頭部検出ステップと、足元位置推定部が、検出された前記頭部を用いて、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する足元位置推定ステップと、実空間位置推定部が、推定された前記足元位置を用いて、前記対象人物の実空間上の位置を前記仮定身長毎に時系列で推定する実空間位置推定ステップと、身長推定部が、前記仮定身長毎に、推定された前記実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を前記対象人物の身長に推定する身長推定ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の別の態様にかかる身長推定プログラムは、対象人物を含む画像を時系列で撮像する撮像ステップと、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の頭部を検出する頭部検出ステップと、検出された前記頭部を用いて、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する足元位置推定ステップと、推定された前記足元位置を用いて、前記対象人物の実空間上の位置を前記仮定身長毎に時系列で推定する実空間位置推定ステップと、前記仮定身長毎に、推定された前記実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を前記対象人物の身長に推定する身長推定ステップと、をコンピュータに実行させるためのものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、画像上で人物の足元位置が隠蔽されていても当該人物の身長を精度よく推定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、第１実施形態の身長推定装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１実施形態の足元位置推定部による足元位置推定手法の一例の説明図である。
【図３】図３は、第１実施形態の記憶部に記憶される仮定身長毎の対象人物の実空間上の位置の一例の説明図である。
【図４】図４は、第１実施形態の身長推定部により作成された移動軌跡の一例を示す図である。
【図５】図５は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の実空間上の位置との関係の一例を示す図である。
【図６】図６は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の横移動との関係の一例を示す図である。
【図７】図７は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の実空間上の移動距離との関係の一例を示す図である。
【図８】図８は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の実空間上の移動距離との関係の一例を示す図である。
【図９】図９は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の縦移動との関係の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、第１実施形態の身長推定装置で行われる身長推定処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、第１実施形態の身長推定装置の身長推定部で行われる処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、第２実施形態の身長推定装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、第２実施形態の身長推定装置で行われる追跡処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、変形例１の身長推定装置で行われるしゃがみ込み判定処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、変形例２の身長推定装置で行われるしゃがみ込み判定処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照しながら、本発明にかかる身長推定装置、身長推定方法、及び身長推定プログラムの実施形態を詳細に説明する。
【００１２】
（第１実施形態）
まず、第１実施形態の身長推定装置の構成について説明する。
【００１３】
図１は、第１実施形態の身長推定装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、身長推定装置１００は、入力部１１０と、記憶部１２０と、撮像部１３０と、制御部１４０と、表示部１５０とを、備える。
【００１４】
入力部１１０は、各種データを入力するものであり、例えば、キーボードやマウスなどの既存の入力装置により実現できる。入力部１１０は、例えば、複数の仮定身長、後述の撮像部１３０の撮像パラメータ、及び基準データなどを入力する。
【００１５】
撮像パラメータは、本実施形態では、撮像部１３０の設置高、俯角、画角、及び画像上の消失点とするが、これに限定されるものではない。基準データは、本実施形態では、基準物の高さ、撮像部１３０から基準物の距離、基準物の画像上の位置とするが、これに限定されるものではない。基準データは、撮像部１３０の内部・外部パラメータなどであってもよい。
【００１６】
記憶部１２０には、入力部１１０から入力された各種データや後述の制御部１４０により処理されたデータなどが記憶される。記憶部１２０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、及びＲＡＭ（Random Access Memory）などの磁気的、光学的、又は電気的に記憶可能な既存の各種記憶装置の少なくともいずれかにより実現できる。
【００１７】
撮像部１３０は、対象人物を含む画像を時系列で撮像するものであり、例えば、デジタルカメラなどにより実現できる。
【００１８】
制御部１４０は、身長推定装置１００の各部を制御するものであり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などにより実現できる。制御部１４０は、頭部検出部１４１と、足元位置推定部１４３と、実空間位置推定部１４５と、身長推定部１４７とを、備える。
【００１９】
頭部検出部１４１は、撮像部１３０により時系列で撮像された画像それぞれから対象人物の頭部を検出する。頭部検出部１４１は、例えば、フィルタを用いて画像から対象人物の頭部を検出する。フィルタは、例えば、「移動体の上端を頭部上端とする」など頭部と思われる位置を検出できれば、どのようなものであってもよい。
【００２０】
足元位置推定部１４３は、頭部検出部１４１により検出された頭部を用いて、撮像部１３０により時系列で撮像された画像それぞれから対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する。具体的には、足元位置推定部１４３は、入力部１１０により入力され記憶部１２０に記憶されている複数の仮定身長及び撮像パラメータと頭部検出部１４１により検出された頭部とを用いて、撮像部１３０により時系列で撮像された画像それぞれから対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する。
【００２１】
図２は、第１実施形態の足元位置推定部１４３による足元位置推定手法の一例の説明図である。図２に示す例では、設置高Ｈｃａｍ、俯角α、垂直画角βｖ（図示省略）、及び消失点Ｐｖ（Ｘｖ，Ｙｖ）は、撮像パラメータに該当し、既知である。また、対象人物１６０の画像上の頭部座標Ｐｈ（Ｘｈ，Ｙｈ）は、頭部検出部１４１により検出される頭部に該当し、既知である。また、対象人物１６０の身長Ｈｍａｎ、は、仮定身長に該当し、既知である。なお本実施形態では、仮定身長は、１５５ｃｍ〜１８５ｃｍの範囲で５ｃｍ刻みに設定されているものとする。つまり、仮定身長は、１５５ｃｍ、１６０ｃｍ、１６５ｃｍ、１７０ｃｍ、１７５ｃｍ、１８０ｃｍ、及び１８５ｃｍであるものとする。
【００２２】
ここで、対象人物１６０の画像上の足元位置座標をＰｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）とすると、足元位置推定部１４３は、対象人物１６０の身長Ｈｍａｎ（仮定身長）毎に、数式（１）を用いて、対象人物１６０の足元位置Ｙｆを推定する。
【００２３】
【数１】
【００２４】
ここで、Ａは、数式（２）により表され、Ｂは、数式（３）により表される。
【００２５】
【数２】
【００２６】
【数３】
【００２７】
ここで、撮像部１３０の光軸と撮像部１３０から頭部に向かうベクトルとのなす角ρｈは、数式（４）により表される。
【００２８】
【数４】
【００２９】
なお、ｉｍｇＨｅｉｇｈｔは、画像の高さ（縦方向の画素数）であり、既知であるものとする。
【００３０】
実空間位置推定部１４５は、足元位置推定部１４３により推定された足元位置を用いて、対象人物の実空間上の位置を仮定身長毎に時系列で推定する。具体的には、実空間位置推定部１４５は、入力部１１０により入力され記憶部１２０に記憶されている撮像パラメータ及び基準データと足元位置推定部１４３により推定された足元位置とを用いて、対象人物の実空間上の位置を仮定身長毎に時系列で推定する。
【００３１】
実空間位置推定部１４５は、例えば、特開２００８−２８６６３８号公報に記載されている手法を用いて、対象人物の実空間上の位置を仮定身長毎に時系列で推定することができる。但し、特開２００８−２８６６３８号公報に記載されている手法では、カメラを水平設置（俯角＝０）とすることを条件としているため、俯角の影響を取り除く必要がある。
【００３２】
具体的に説明すると、特開２００８−２８６６３８号公報に記載されている手法では、遠近法を用いて、人物の見かけ上の大きさ（画像上の人物の高さに相当する画素数）から人物とカメラとの距離を求めている。しかし、画像上の人物の高さに相当する画素数は、俯角が０でない場合、人物とカメラとの距離だけではなく、俯角の影響も受けることになる。
【００３３】
このため、本実施形態において特開２００８−２８６６３８号公報に記載されている手法を用いる場合、実空間位置推定部１４５は、俯角の影響により変化してしまった画像上の人物の高さに相当する画素数を数式（５）で補正する。そして実空間位置推定部１４５は、補正後の画像上の人物の高さに相当する画素数に遠近法を適用することにより、俯角の影響を取り除いた人物の大きさを求め、実空間上の人物の位置を推定する。
【００３４】
Ｓ’＝Ｓ（ｃｏｓα＋ｓｉｎαｔａｎ（α＋ρｈ）） …（５）
【００３５】
なお、Ｓ’［ｐｉｘｅｌｓ］は、補正後の画像上の人物の高さに相当する画素数であり、Ｓ［ｐｉｘｅｌｓ］は、補正前の画像上の人物の高さに相当する画素数である。
【００３６】
そして実空間位置推定部１４５は、推定した各仮定身長の対象人物の実空間上の位置を時系列（フレーム）毎に記憶部１２０に記憶する。なお実空間位置推定部１４５は、仮定身長毎の対象人物の実空間上の位置を、直近Ｆフレーム分記憶部１２０に記憶しておく。つまり、実空間位置推定部１４５は、最古フレームにおける仮定身長毎の対象人物の実空間上の位置を記憶部１２０から削除した後に、最新フレームにおける仮定身長毎の対象人物の実空間上の位置を記憶部１２０に記憶する。なお本実施形態では、Ｆを１０とするが、これに限定されるものではなく、適宜設定することができる。
【００３７】
図３は、第１実施形態の記憶部１２０に記憶される仮定身長毎の対象人物の実空間上の位置の一例の説明図である。図３に示す例では、実空間位置推定部１４５は、フレームＮｏ、日時、身長（複数の仮定身長）、及び位置（仮定身長に対応する実空間上の位置）を対応付けて記憶部１２０に記憶している。
【００３８】
身長推定部１４７は、仮定身長毎に、推定された実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を対象人物の身長に推定する。
【００３９】
具体的には、身長推定部１４７は、仮定身長それぞれに対し、推定された実空間上の時系列の位置毎に当該位置の次の位置へ対象人物が移動可能か否かを判定する。本実施形態では、身長推定部１４７は、時系列の間隔、即ち、フレーム間で対象人物が移動可能な範囲を予め定めており、推定された実空間上の時系列の位置毎に当該位置と次の位置との距離が予め定めた移動可能な範囲に収まるか否かで対象人物が移動可能か否かを判定する。ここで、人間の平均歩行速度をＶ、フレーム間をΔｔとすると、移動可能な範囲Ｒは、Ｒ＝Ｖ×Δｔとなる。そして身長推定部１４７は、移動可能である場合に当該位置と当該次の位置とを結ぶ移動軌跡を作成し、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長を対象人物の身長に推定する。なお身長推定部１４７は、対象人物の身長の推定に使用した位置などの情報を記憶部１２０から削除する。
【００４０】
図４は、第１実施形態の身長推定部１４７により作成された移動軌跡の一例を示す図である。なお図４に示す例では、仮定身長が１５５ｃｍ、１６５ｃｍ、１７５ｃｍ、及び１８５ｃｍの場合の移動軌跡を示している。身長推定部１４７は、図４に示す例の場合、仮定身長を１７５ｃｍとした場合に最も多くの移動軌跡が作成されているため、対象人物の身長を１７５ｃｍに推定する。
【００４１】
ここで、仮定身長と当該仮定身長から推定される実空間上の位置及び移動距離との関係について説明する。
【００４２】
図５は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の実空間上の位置との関係の一例を示す図である。なお、対象人物１６０〜１６２は同一人物であるが、説明の関係上異なる符号を付している。
【００４３】
仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも大きい場合、対象人物１６０の実空間上の位置は、実空間位置推定部１４５により実際の位置よりも手前側に推定される。つまり、図５に示す例の場合、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも大きいと、実空間位置推定部１４５は、対象人物１６０を対象人物１６１として推定する。
【００４４】
同様に、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも小さい場合、対象人物１６０の実空間上の位置は、実空間位置推定部１４５により実際の位置よりも奥側に推定される。つまり、図５に示す例の場合、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも小さいと、実空間位置推定部１４５は、対象人物１６０を対象人物１６２として推定する。
【００４５】
図６は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の横移動との関係の一例を示す図である。
【００４６】
図６に示すように、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも大きい場合、即ち、対象人物１６０が対象人物１６１として推定された場合、対象人物１６１が撮像部１３０を横切る方向、即ち、横方向に移動すると、対象人物１６１のフレーム毎の位置の横方向の間隔は、対象人物１６０のフレーム毎の位置の横方向の間隔よりも小さくなる。このため、対象人物１６０の隣接する各位置の距離が移動可能な範囲に収まれば、対象人物１６１の隣接する各位置の距離も移動可能な範囲に収まるので、身長推定部１４７は、対象人物１６１の隣接する各位置を移動軌跡で結ぶことができる。
【００４７】
一方、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも小さい場合、即ち、対象人物１６０が対象人物１６２として推定された場合、対象人物１６２が撮像部１３０を横切る方向、即ち、横方向に移動すると、対象人物１６２のフレーム毎の位置の横方向の間隔は、対象人物１６０のフレーム毎の位置の横方向の間隔よりも大きくなる。このため、対象人物１６０の隣接する各位置の距離が移動可能な範囲に収まっても、対象人物１６２の隣接する各位置の距離が移動可能な範囲に収まるとは限らず、この場合、身長推定部１４７は、対象人物１６２の隣接する各位置を移動軌跡で結ぶことができない。
【００４８】
つまり、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも小さくなればなるほど、身長推定部１４７により作成される移動軌跡は人間らしい移動軌跡とはならないことになる。
【００４９】
図７及び図８は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の実空間上の移動距離との関係の一例を示す図である。
【００５０】
図７に示すように、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長に一致する場合に、対象人物１６０の頭部が画像上の縦方向（実空間上の奥行き方向）にｐ［ｐｉｘｅｌｓ］移動したとする。この場合、対象人物１６０の実空間上の位置は、実空間位置推定部１４５によりｘ１［ｍ］奥側の位置に推定される。
【００５１】
一方、図８に示すように、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも大きい場合、即ち、対象人物１６０が対象人物１６１として推定された場合に、対象人物１６１の頭部が画像上の縦方向（実空間上の奥行き方向）にｐ［ｐｉｘｅｌｓ］移動したとする。この場合、対象人物１６１の実空間上の位置は、実空間位置推定部１４５によりｘ２（ｘ２＞ｘ１）［ｍ］奥側の位置に推定される。
【００５２】
図９は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の縦移動との関係の一例を示す図である。
【００５３】
図９に示すように、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも小さい場合、即ち、対象人物１６０が対象人物１６２として推定された場合、対象人物１６２が撮像部１３０に対して前進・後退する方向、即ち、縦方向に移動すると、対象人物１６２のフレーム毎の位置の縦方向の間隔は、対象人物１６０のフレーム毎の位置の縦方向の間隔よりも小さくなる。このため、対象人物１６０の隣接する各位置の距離が移動可能な範囲に収まれば、対象人物１６２の隣接する各位置の距離も移動可能な範囲に収まるので、身長推定部１４７は、対象人物１６２の隣接する各位置を移動軌跡で結ぶことができる。
【００５４】
一方、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも大きい場合、即ち、対象人物１６０が対象人物１６１として推定された場合、対象人物１６１が撮像部１３０に対して前進・後退する方向、即ち、縦方向に移動すると、対象人物１６１のフレーム毎の位置の縦方向の間隔は、対象人物１６０のフレーム毎の位置の縦方向の間隔よりも大きくなる。このため、対象人物１６０の隣接する各位置の距離が移動可能な範囲に収まっても、対象人物１６１の隣接する各位置の距離が移動可能な範囲に収まるとは限らず、この場合、身長推定部１４７は、対象人物１６１の隣接する各位置を移動軌跡で結ぶことができない。
【００５５】
つまり、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも大きくなればなるほど、身長推定部１４７により作成される移動軌跡は人間らしい移動軌跡とはならないことになる。
【００５６】
以上より、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長に近くなればなるほど、身長推定部１４７により作成される移動軌跡は人間らしい移動軌跡となる。
【００５７】
また、身長推定部１４７は、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長が複数存在する場合、当該複数の仮定身長、及び当該複数の仮定身長それぞれの移動軌跡数を用いて、対象人物の身長を推定する。上述したように、仮定身長が対象人物の実際の身長に近いほど人間らしい移動軌跡が作成されるため、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長が複数存在する場合、これらの仮定身長は隣接している可能性が高い。このため本実施形態では、例えば、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長が２つ存在する場合、身長推定部１４７は、数式（６）を用いて、対象人物の身長を推定する。
【００５８】
【数５】
【００５９】
ここで、Ｈは、対象人物の推定身長であり、Ｈａ、Ｈｂは、それぞれ隣接する仮定身長であり、Ｎａは、Ｈａの移動軌跡数であり、Ｎｂは、Ｈｂの移動軌跡数である。
【００６０】
本実施形態では、身長推定部１４７は、移動軌跡が作成された数を基準として最も人間らしい移動軌跡を判断しているが、これに限定されず、連続して作成された移動軌跡の数や、作成された移動軌跡の形などを基準として最も人間らしい移動軌跡を判断するようにしてもよい。
【００６１】
表示部１５０は、各種情報を表示するものであり、例えば、ディスプレイなどにより実現できる。表示部１５０は、身長推定部１４７により推定された身長を表示する。なお表示部１５０は、身長推定部１４７により推定された身長とともに作成された軌跡を表示するようにしてもよい。更に表示部１５０は、仮定身長毎に身長推定部１４７により作成された軌跡を表示するようにしてもよい。
【００６２】
次に、第１実施形態の身長推定装置の動作について説明する。
【００６３】
図１０は、第１実施形態の身長推定装置１００で行われる身長推定処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【００６４】
まず、入力部１１０は、複数の仮定身長、撮像パラメータ、及び基準データを入力する（ステップＳ１００）。
【００６５】
続いて、撮像部１３０は、対象人物を含む画像を時系列で撮像する（ステップＳ１０２）。
【００６６】
続いて、頭部検出部１４１は、撮像部１３０により時系列で撮像された画像それぞれから対象人物の頭部を検出する（ステップＳ１０４）。撮像された画像それぞれから対象人物の頭部を検出できなかった場合（ステップＳ１０４でＮｏ）、再度、頭部検出を行う（ステップＳ１０４）。
【００６７】
撮像された画像それぞれから対象人物の頭部を検出できた場合（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、足元位置推定部１４３は、頭部検出部１４１により検出された頭部を用いて、撮像部１３０により時系列で撮像された画像それぞれから対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する（ステップＳ１０６）。
【００６８】
続いて、実空間位置推定部１４５は、足元位置推定部１４３により推定された足元位置を用いて、対象人物の実空間上の位置を仮定身長毎に時系列で推定する（ステップＳ１０８）。そして実空間位置推定部１４５は、記憶部１２０に時系列で仮定身長毎に実空間上の位置を記憶する（ステップＳ１１０）。
【００６９】
続いて、身長推定部１４７は、仮定身長毎に、実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、基準を超える移動軌跡が作成されたか否かを確認する（ステップＳ１１２）。基準を超える移動軌跡が作成された場合（ステップＳ１１２でＹｅｓ）、当該移動軌跡を最も人間らしい移動軌跡とし、当該移動軌跡が作成された仮定身長を対象人物の身長に推定する（ステップＳ１１４）。一方、基準を超える移動軌跡が作成されなかった場合（ステップＳ１１２でＮｏ）、ステップＳ１０４へ戻る。
【００７０】
図１１は、第１実施形態の身長推定装置１００の身長推定部１４７で行われる処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【００７１】
身長推定部１４７は、全ての仮定身長を確認すると処理を終了する（ステップＳ１２０でＹｅｓ）。身長推定部１４７は、全ての仮定身長を確認していない場合（ステップＳ１２０でＮｏ）、未確認の仮定身長を取得し、仮定身長Ｈａとする（ステップＳ１２２）。
【００７２】
続いて、身長推定部１４７は、仮定身長Ｈａについて、直近Ｆフレーム中の隣接フレームを全て処理していない場合（ステップＳ１２４でＮｏ）、未処理の隣接フレームを取得し、フレームＦｉ、Ｆｊとする（ステップＳ１２６）。なお、仮定身長Ｈａについて、直近Ｆフレーム中の隣接フレームを全て処理している場合（ステップＳ１２４でＹｅｓ）、ステップＳ１２０へ戻る。
【００７３】
続いて、身長推定部１４７は、フレームＦｉ、Ｆｊの時間Δｔを計算し、対象人物がフレームＦｉ、Ｆｊ間で移動可能な範囲Ｒを計算する（ステップＳ１２８）。
【００７４】
続いて、身長推定部１４７は、フレームＦｉ、Ｆｊで推定された実空間上の位置の距離が範囲Ｒ以下であるか否かを確認する（ステップＳ１３０）。
【００７５】
フレームＦｉ、Ｆｊで推定された実空間上の位置の距離が範囲Ｒ以下である場合（ステップＳ１３０でＹｅｓ）、身長推定部１４７は、フレームＦｉ、Ｆｊで推定された実空間上の位置を紐付け、両位置を結ぶ移動軌跡を作成する（ステップＳ１３２）。なお、フレームＦｉ、Ｆｊで推定された実空間上の位置の距離が範囲Ｒ以下でない場合（ステップＳ１３０でＮｏ）、ステップＳ１２４へ戻る。
【００７６】
続いて、身長推定部１４７は、Ｎ（０＜Ｎ＜Ｆ）フレーム以上連結した場合、即ち、Ｎ以上の移動軌跡を作成した場合（ステップＳ１３４でＹｅｓ）、仮定身長Ｈａを対象人物の身長に推定し、作成した移動軌跡とともに出力する（ステップＳ１３６）。そして、ステップＳ１２４へ戻る。なお、Ｎ（０＜Ｎ＜Ｆ）フレーム以上連結しなかった場合も（ステップＳ１３４でＮｏ）、ステップＳ１２４へ戻る。
【００７７】
以上のように第１実施形態によれば、人物の頭部さえ撮像されていれば、当該人物の足元を推定することにより、身長を推定できるので、画像上で人物の足元位置が隠蔽されていても当該人物の身長を推定することができる。特に、足元は、影や鏡面反射など誤検知の要因となり易いので、足元を検知せずに身長を推定することにより、当該人物の身長を精度よく推定することができる。
【００７８】
（第２実施形態）
第２実施形態では、推定した身長を用いて対象人物を追跡する例について説明する。なお以下では、第１実施形態との相違点の説明を主に行い、第１実施形態と同様の機能を有する構成要素については、第１実施形態と同様の名称・符号を付し、その説明を省略する。
【００７９】
図１２は、第２実施形態の身長推定装置２００の構成の一例を示すブロック図である。第２実施形態の身長推定装置２００では、足元位置推定部２４３及び実空間位置推定部２４５が第１実施形態と相違し、追跡部２４９を更に備える。
【００８０】
足元位置推定部２４３は、身長推定部１４７により対象人物の身長が推定された後に撮像部１３０により撮像された画像から、対象人物の足元位置を身長推定部１４７により推定された身長である推定身長を用いて推定する。
【００８１】
実空間位置推定部２４５は、足元位置推定部２４３により推定された足元位置を用いて、推定身長の対象人物の実空間上の位置を推定する。
【００８２】
追跡部２４９は、実空間位置推定部２４５により推定された推定身長の対象人物の実空間上の位置を追跡する。
【００８３】
図１３は、第２実施形態の身長推定装置２００で行われる追跡処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【００８４】
まず、撮像部１３０は、対象人物を含む画像を撮像する（ステップＳ２００）。
【００８５】
続いて、頭部検出部１４１は、撮像部１３０により撮像された画像から対象人物の頭部を検出する（ステップＳ２０２）。撮像された画像から対象人物の頭部を検出できなかった場合（ステップＳ２０２でＮｏ）、ステップＳ２００へ戻る。
【００８６】
撮像された画像から対象人物の頭部を検出できた場合（ステップＳ２０２でＹｅｓ）、足元位置推定部２４３は、頭部検出部１４１により検出された頭部及び身長推定部１４７により推定された推定身長を用いて、撮像部１３０により撮像された画像から対象人物の足元位置を推定する（ステップＳ２０４）。
【００８７】
続いて、実空間位置推定部２４５は、足元位置推定部２４３により推定された足元位置を用いて、推定身長の対象人物の実空間上の位置を推定する（ステップＳ２０６）。
【００８８】
続いて、追跡部２４９は、新たな追跡情報を作成した場合には（ステップＳ２０８でＹｅｓ）、追跡情報を更新する（ステップＳ２１０）。これにより、追跡部２４９は、推定身長の対象人物の実空間上の位置を追跡する。そして、ステップＳ２００へ戻る。一方、新たな追跡情報が作成されなかった場合も（ステップＳ２０８でＮｏ）、ステップＳ２００へ戻る。
【００８９】
ここで、追跡情報の更新について説明する。
【００９０】
まず、追跡部２４９は、実空間位置推定部２４５により推定身長の対象人物の実空間上の位置が推定されると、距離閾値Ｄｔに初期値Ｄｔ０を設定する。なお、初期値Ｄｔ０は１００［ｍ］など十分に大きな値が好ましい。
【００９１】
続いて、追跡部２４９は、記憶部１２０に記憶されている追跡情報から、推定身長の対象人物の前回の実空間上の位置Ｐｉとその取得時刻Ｔｉを取得する。そして、追跡部２４９は、位置ＰｉとステップＳ２０６で実空間位置推定部２４５により推定された推定身長の対象人物の最新の実空間上の位置Ｐとを用いて、両位置の距離Ｄｉを計算する（Ｄｉ＝Ｐ−Ｐｉ）。更に、追跡部２４９は、人間の平均歩行速度Ｖ、時刻Ｔｉ、及び対象人物の最新の実空間上の位置Ｐの取得時刻Ｔを用いて、推定身長の対象人物の時刻Ｔ−時刻Ｔｉ間に移動可能な範囲Ｒを計算する（Ｒ＝Ｖ×（Ｔ−Ｔｉ））。
【００９２】
続いて、追跡部２４９は、距離Ｄｉが範囲Ｒ以下かつ距離閾値Ｄｔ以下である場合、位置Ｐ及び時刻Ｔを新たな追跡情報として記憶部１２０に記憶し、追跡情報を更新する。この際、追跡部２４９は、位置Ｐｉと位置Ｐとを紐付け、両位置を結ぶ移動軌跡を作成する。また追跡部２４９は、距離閾値Ｄｔに距離Ｄｉを設定し、次回の追跡情報の更新時に用いる。
【００９３】
但し、上述の手法で追跡情報を更新すると、光や影などによるノイズによって、推定された実空間上の位置に誤差が生じ、追跡が失敗してしまうおそれがある。このため、移動速度の移動平均を用いて追跡情報を更新するようにしてもよい。これにより、ノイズによって突発的に発生する誤差を抑制することができる。
【００９４】
この場合、まず、追跡部２４９は、実空間位置推定部２４５により推定身長の対象人物の実空間上の位置が推定されると、分散閾値Ｖｔに初期値Ｖｔ０を設定する。なお、初期値Ｖｔ０は１００［ｍ／ｓ］など十分に大きな値が好ましい。
【００９５】
続いて、追跡部２４９は、記憶部１２０に記憶されている追跡情報から、推定身長の対象人物の直近ｎフレーム分の実空間上の位置Ｐｉ＿１〜Ｐｉ＿ｎとその取得時刻Ｔｉ＿１〜Ｔｉ−ｎを取得する。なお、時系列は、ｉ＿ｎ、ｉ＿ｎ−１、…ｉ＿１の順番であるものとする。
【００９６】
続いて、追跡部２４９は、隣接する位置間の移動速度Ｖｉ＿１〜Ｖｉ＿ｎを計算する。例えば、Ｖｉ＿１は、Ｖｉ＿１＝Ｄ（Ｐ，Ｐｉ＿１）／（Ｔ−Ｔｉ＿１）で表され、Ｖｉ＿ｎは、Ｖｉ＿ｎ＝Ｄ（Ｐｉ＿ｎ−１，Ｐｉ＿ｎ）／（Ｔｉ＿ｎ−１−Ｔｉ＿ｎ）で表される。なお、Ｄ（ｘ，ｙ）は、位置ｘと位置ｙ間の距離を求める関数である。
【００９７】
続いて、追跡部２４９は、移動速度Ｖｉ＿１〜Ｖｉ＿ｎから移動平均Ｍｉと分散Ｖｉとを計算する。
【００９８】
続いて、追跡部２４９は、移動平均Ｍｉが人らしい移動速度の上限値Ｔｈ以下かつ分散Ｖｉが分散閾値Ｖｔ以下である場合、位置Ｐ及び時刻Ｔを新たな追跡情報として記憶部１２０に記憶し、追跡情報を更新する。この際、追跡部２４９は、位置Ｐｉ＿１と位置Ｐとを紐付け、両位置を結ぶ移動軌跡を作成する。また追跡部２４９は、分散閾値Ｖｔに分散Ｖｉを設定し、次回の追跡情報の更新時に用いる。
【００９９】
ここで、位置を紐付けるために、分散Ｖｉと分散閾値Ｖｔとを比較しているのは、人は、急に止まれないため、移動速度の分散が小さい移動の方が人らしい移動と判断できるためである。
【０１００】
以上のように、第２実施形態によれば、影や鏡面反射など誤検知の要因となり易い足元を考慮せずに人物を追跡することができるため、精度よく追跡することができる。
【０１０１】
（変形例）
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。
【０１０２】
（変形例１）
例えば、対象人物を追跡中に対象人物がしゃがんでしまうと、対象人物の頭部の高さが変化してしまうため、対象人物の実空間上の正しい位置を推定できなくなってしまう。このため第２実施形態において、対象人物の追跡時にしゃがみ込み判定を行うようにしてもよい。
【０１０３】
対象人物がしゃがみ込む場合、実空間上の同一位置にいる対象人物の身長が徐々に低くなるという現象が生じる。このため、追跡部２４９は、この現象を認識することで、対象人物がしゃがみ込んだのか、身長が低い別の人物が現れたのかを判定すればよい。
【０１０４】
図１４は、変形例１の身長推定装置２００で行われるしゃがみ込み判定処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１０５】
まず、撮像部１３０は、対象人物を含む画像を撮像する（ステップＳ３００）。
【０１０６】
続いて、追跡部２４９は、対象人物の実空間上の位置を追跡する（ステップＳ３０２）。そして、追跡部２４９が新規の人物を検知した場合（ステップＳ３０４でＹｅｓ）、実空間位置推定部２４５は、新規の人物の実空間上の位置Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）および身長Ｈｃを推定する（ステップＳ３０６）。
【０１０７】
続いて、追跡部２４９は、対象人物の追跡情報から、対象人物の身長Ｈｉと位置Ｐｉ（Ｘｉ，Ｙｉ）を参照し（ステップＳ３０８）、位置Ｐｃと位置Ｐｉとが一定範囲内に存在するか否かを確認する（ステップＳ３１０）。
【０１０８】
そして、追跡部２４９は、位置Ｐｃと位置Ｐｉとが一定範囲内に存在する場合（ステップＳ３１０でＹｅｓ）、しゃがみ込み判定用の情報として、追跡番号ｉ、位置Ｐｃの取得時刻Ｔｃ、身長Ｈｃを記憶部１２０に記憶し（ステップＳ３１２）、処理を終了する。
【０１０９】
一方、位置Ｐｃと位置Ｐｉとが一定範囲内に存在せず（ステップＳ３１０でＮｏ）、しゃがみ込み判定用の情報が記憶部１２０に記憶されており（ステップＳ３１４でＹｅｓ）、しゃがみ込み判定用の情報が同一の追跡番号で所定数ある場合（ステップＳ３１６でＹｅｓ）、追跡部２４９は、時刻Ｔｃの時間経過に伴い、身長ＨｃがΔＨの範囲内で低くなっているか否か判定する（ステップＳ３１８）。そして追跡部２４９は、身長ＨｃがΔＨの範囲内で低くなっている場合（ステップＳ３２０でＹｅｓ）、しゃがみ込みありと判定する（ステップＳ３２２）。
【０１１０】
なお、ステップＳ３０４で新規の人物を検知しなかった場合（ステップＳ３０４でＮｏ）、ステップＳ３１４でしゃがみ込み判定用の情報が記憶部１２０に記憶されていない場合（ステップＳ３１４でＮｏ）、ステップＳ３１６でしゃがみ込み判定用の情報が同一の追跡番号で所定数ない場合（ステップＳ３１６でＮｏ）、及びステップＳ３２０で身長ＨｃがΔＨの範囲内で低くなっていない場合（ステップＳ３２０でＮｏ）、追跡部２４９は、しゃがみ込みなしと判定する（ステップＳ３２４）。
【０１１１】
（変形例２）
上記変形例１のしゃがみ込み判定手法は、撮像部１３０と対象人物の足元との間に遮蔽物がなく、画像上の足元位置から実空間上の人物位置を推定できることが前提である。変形例２では、このような前提を用いることなく、対象人物のしゃがみ込み判定を行う例について説明する。
【０１１２】
図１５は、変形例２の身長推定装置２００で行われるしゃがみ込み判定処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１１３】
まず、撮像部１３０は、対象人物を含む画像を撮像する（ステップＳ４００）。
【０１１４】
続いて、追跡部２４９は、対象人物の実空間上の位置を追跡する（ステップＳ４０２）。そして、追跡部２４９が新規の人物を検知し（ステップＳ４０４でＹｅｓ）、所定時間内に対象人物が消失した追跡情報が記憶部１２０に記憶されている場合（ステップＳ４０６でＹｅｓ）、追跡部２４９は、追跡情報から消失した人物（対象人物）の身長Ｈａと移動軌跡Ｑａ｛Ｐａ１，…，ＰａＮ｝を参照するとともに（ステップＳ４０８）、新規の人物の身長Ｈｂと移動軌跡Ｑｂ｛Ｐｂ１，…，ＰｂＭ｝を参照する（ステップＳ４１０）。
【０１１５】
続いて、追跡部２４９は、身長Ｈａが身長Ｈｂよりも大きい場合（ステップＳ４１２でＹｅｓ）、移動軌跡Ｑａと移動軌跡Ｑｂとから連続性を判定し（ステップＳ４１４）、連続性がある場合（ステップＳ４１６でＹｅｓ）、しゃがみ込みありと判定する（ステップＳ４１８）。
【０１１６】
ここで、連続性の判断については、前述した移動範囲や移動速度による判定方法を用いればよい。例えば、移動範囲を用いて判定する場合、追跡部２４９は、移動軌跡Ｑａのうち消失する直前の位置Ｐａ１と、移動軌跡Ｑｂのうち最初に検出された位置ＰｂＭとが、人らしい移動範囲内に入るか否かを判定すればよい。また例えば、移動速度を用いて判定する場合、追跡部２４９は、消失する直前のＫ個の位置Ｑａ’｛Ｐａ１，…，ＰａＫ｝（Ｋ＜Ｎ）と検出された直後の位置Ｑｂ’｛ＰＭ−Ｌ＋１，…，ＰｂＭ｝（Ｌ＜Ｍ）から連続性を判定すればよい。
【０１１７】
一方、ステップＳ４０４で新規の人物を検知しなかった場合（ステップＳ４０４でＮｏ）、ステップＳ４０６で所定時間内に対象人物が消失した追跡情報が記憶部１２０に記憶されていない場合（ステップＳ４０６でＮｏ）、ステップＳ４１２で身長Ｈａが身長Ｈｂよりも小さい場合（ステップＳ４１２でＮｏ）、及びステップＳ４１６で連続性がない場合（ステップＳ４１６でＮｏ）、追跡部２４９は、しゃがみ込みなしと判定する（ステップＳ４２０）。
【０１１８】
（変形例３）
上記実施形態では、身長推定部１４７は、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長が複数存在する場合、当該複数の仮定身長、及び当該複数の仮定身長それぞれの移動軌跡数を用いて、対象人物の身長を推定したが、当該複数の仮定身長それぞれの移動速度の分散を用いて、対象人物の身長を推定するようにしてもよい。
【０１１９】
この場合、身長推定部１４７は、仮定身長Ｈａから算出した移動軌跡Ｑａ｛Ｐａ１（Ｘａ１，Ｙａ１），…，Ｐａｉ，…，ＰａＮ｝を求める。ここで、位置Ｐａｉ（ｉ＝１，…，Ｎ）が推定されたときの時刻をＴａｉとし、ｉ＝１のとき、最新のデータが入力されるものとする。そして身長推定部１４７は、求めた移動軌跡Ｑａから移動速度の分散値Ｖａを求める（数式（７）参照）。ここで、数式（７）の変数は、数式（９）及び数式（１１）に示すとおりである。
【０１２０】
同様に、身長推定部１４７は、仮定身長Ｈｂから算出した移動軌跡Ｑｂ｛Ｐｂ１（Ｘｂ１，Ｙｂ１），…，Ｐｂｉ，…，ＰｂＭ｝を求める。ここで、位置Ｐｂｉ（ｉ＝１，…，Ｍ）が推定されたときの時刻をＴｂｉとし、ｉ＝１のとき、最新のデータが入力されるものとする。そして身長推定部１４７は、求めた移動軌跡Ｑｂから移動速度の分散値Ｖｂを求める（数式（８）参照）。ここで、数式（８）の変数は、数式（１０）及び数式（１２）に示すとおりである。
【０１２１】
【数６】
【０１２２】
【数７】
【０１２３】
【数８】
【０１２４】
【数９】
【０１２５】
【数１０】
【０１２６】
【数１１】
【０１２７】
そして、身長推定部１４７は、数式（１３）を用いて、対象人物の身長を推定する。
【０１２８】
【数１２】
【０１２９】
（変形例４）
上記第２実施形態では、推定身長を用いて対象人物を追跡したが、追跡中に対象人物の足元を確実に撮像できた場合には、当該足元から推定した身長に置き換えて対象人物を追跡するようにしてもよい。
【０１３０】
（変形例５）
上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置を、例えば、強盗の身長推定及び追跡に使用する場合、推定身長や移動軌跡に加え、他の特徴（人相や服装）を出力するようにしてもよい。また、上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置は、棚などで人物の足元が見えないことが多い小売店舗や人ごみなどの場所において用いると好適であり、マーケティングや人流解析などへの応用が期待できる。
【０１３１】
（ハードウェア構成）
上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの制御装置と、ＲＯＭやＲＡＭなどの記憶装置と、ＨＤＤやＳＳＤなどの外部記憶装置と、ディスプレイなどの表示装置と、マウスやキーボードなどの入力装置と、通信Ｉ／Ｆなどの通信装置とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【０１３２】
上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置で実行される身長推定プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供される。
【０１３３】
また、上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置で実行される身長推定プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置で実行される身長推定プログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。また、上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置で実行される身長推定プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するようにしてもよい。
【０１３４】
上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置で実行される身長推定プログラムは、上述した各部をコンピュータ上で実現させるためのモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、例えば、ＣＰＵがＨＤＤからプログラムをＲＡＭ上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現されるようになっている。
【符号の説明】
【０１３５】
１００、２００ 身長推定装置
１１０ 入力部
１２０ 記憶部
１３０ 撮像部
１４０ 制御部
１４１ 頭部検出部
１４３、２４３ 足元位置推定部
１４５、２４５ 実空間位置推定部
１４７ 身長推定部
２４９ 追跡部
１５０ 表示部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、身長推定装置、身長推定方法、及び身長推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、画像上の人物の足元位置から当該人物の実空間上の位置を推定し、推定した実空間上の位置から当該人物の身長を推定し、推定した身長を用いて当該人物の画像上の隠蔽箇所を特定し、当該人物の実空間上の正確な位置を推定・追跡する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２３７８７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述したような従来技術では、画像上の人物の足元位置が隠蔽されている場合、身長の推定精度が低下してしまう。
【０００５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、画像上で人物の足元位置が隠蔽されていても当該人物の身長を精度よく推定する身長推定装置、身長推定方法、及び身長推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の一態様にかかる身長推定装置は、対象人物を含む画像を時系列で撮像する撮像部と、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の頭部を検出する頭部検出部と、検出された前記頭部を用いて、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する足元位置推定部と、推定された前記足元位置を用いて、前記対象人物の実空間上の位置を前記仮定身長毎に時系列で推定する実空間位置推定部と、前記仮定身長毎に、推定された前記実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を前記対象人物の身長に推定する身長推定部と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の別の態様にかかる身長推定方法は、撮像部が、対象人物を含む画像を時系列で撮像する撮像ステップと、頭部検出部が、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の頭部を検出する頭部検出ステップと、足元位置推定部が、検出された前記頭部を用いて、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する足元位置推定ステップと、実空間位置推定部が、推定された前記足元位置を用いて、前記対象人物の実空間上の位置を前記仮定身長毎に時系列で推定する実空間位置推定ステップと、身長推定部が、前記仮定身長毎に、推定された前記実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を前記対象人物の身長に推定する身長推定ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の別の態様にかかる身長推定プログラムは、対象人物を含む画像を時系列で撮像する撮像ステップと、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の頭部を検出する頭部検出ステップと、検出された前記頭部を用いて、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する足元位置推定ステップと、推定された前記足元位置を用いて、前記対象人物の実空間上の位置を前記仮定身長毎に時系列で推定する実空間位置推定ステップと、前記仮定身長毎に、推定された前記実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を前記対象人物の身長に推定する身長推定ステップと、をコンピュータに実行させるためのものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、画像上で人物の足元位置が隠蔽されていても当該人物の身長を精度よく推定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、第１実施形態の身長推定装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１実施形態の足元位置推定部による足元位置推定手法の一例の説明図である。
【図３】図３は、第１実施形態の記憶部に記憶される仮定身長毎の対象人物の実空間上の位置の一例の説明図である。
【図４】図４は、第１実施形態の身長推定部により作成された移動軌跡の一例を示す図である。
【図５】図５は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の実空間上の位置との関係の一例を示す図である。
【図６】図６は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の横移動との関係の一例を示す図である。
【図７】図７は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の実空間上の移動距離との関係の一例を示す図である。
【図８】図８は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の実空間上の移動距離との関係の一例を示す図である。
【図９】図９は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の縦移動との関係の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、第１実施形態の身長推定装置で行われる身長推定処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、第１実施形態の身長推定装置の身長推定部で行われる処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、第２実施形態の身長推定装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、第２実施形態の身長推定装置で行われる追跡処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、変形例１の身長推定装置で行われるしゃがみ込み判定処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、変形例２の身長推定装置で行われるしゃがみ込み判定処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照しながら、本発明にかかる身長推定装置、身長推定方法、及び身長推定プログラムの実施形態を詳細に説明する。
【００１２】
（第１実施形態）
まず、第１実施形態の身長推定装置の構成について説明する。
【００１３】
図１は、第１実施形態の身長推定装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、身長推定装置１００は、入力部１１０と、記憶部１２０と、撮像部１３０と、制御部１４０と、表示部１５０とを、備える。
【００１４】
入力部１１０は、各種データを入力するものであり、例えば、キーボードやマウスなどの既存の入力装置により実現できる。入力部１１０は、例えば、複数の仮定身長、後述の撮像部１３０の撮像パラメータ、及び基準データなどを入力する。
【００１５】
撮像パラメータは、本実施形態では、撮像部１３０の設置高、俯角、画角、及び画像上の消失点とするが、これに限定されるものではない。基準データは、本実施形態では、基準物の高さ、撮像部１３０から基準物の距離、基準物の画像上の位置とするが、これに限定されるものではない。基準データは、撮像部１３０の内部・外部パラメータなどであってもよい。
【００１６】
記憶部１２０には、入力部１１０から入力された各種データや後述の制御部１４０により処理されたデータなどが記憶される。記憶部１２０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、及びＲＡＭ（Random Access Memory）などの磁気的、光学的、又は電気的に記憶可能な既存の各種記憶装置の少なくともいずれかにより実現できる。
【００１７】
撮像部１３０は、対象人物を含む画像を時系列で撮像するものであり、例えば、デジタルカメラなどにより実現できる。
【００１８】
制御部１４０は、身長推定装置１００の各部を制御するものであり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などにより実現できる。制御部１４０は、頭部検出部１４１と、足元位置推定部１４３と、実空間位置推定部１４５と、身長推定部１４７とを、備える。
【００１９】
頭部検出部１４１は、撮像部１３０により時系列で撮像された画像それぞれから対象人物の頭部を検出する。頭部検出部１４１は、例えば、フィルタを用いて画像から対象人物の頭部を検出する。フィルタは、例えば、「移動体の上端を頭部上端とする」など頭部と思われる位置を検出できれば、どのようなものであってもよい。
【００２０】
足元位置推定部１４３は、頭部検出部１４１により検出された頭部を用いて、撮像部１３０により時系列で撮像された画像それぞれから対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する。具体的には、足元位置推定部１４３は、入力部１１０により入力され記憶部１２０に記憶されている複数の仮定身長及び撮像パラメータと頭部検出部１４１により検出された頭部とを用いて、撮像部１３０により時系列で撮像された画像それぞれから対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する。
【００２１】
図２は、第１実施形態の足元位置推定部１４３による足元位置推定手法の一例の説明図である。図２に示す例では、設置高Ｈｃａｍ、俯角α、垂直画角βｖ（図示省略）、及び消失点Ｐｖ（Ｘｖ，Ｙｖ）は、撮像パラメータに該当し、既知である。また、対象人物１６０の画像上の頭部座標Ｐｈ（Ｘｈ，Ｙｈ）は、頭部検出部１４１により検出される頭部に該当し、既知である。また、対象人物１６０の身長Ｈｍａｎ、は、仮定身長に該当し、既知である。なお本実施形態では、仮定身長は、１５５ｃｍ〜１８５ｃｍの範囲で５ｃｍ刻みに設定されているものとする。つまり、仮定身長は、１５５ｃｍ、１６０ｃｍ、１６５ｃｍ、１７０ｃｍ、１７５ｃｍ、１８０ｃｍ、及び１８５ｃｍであるものとする。
【００２２】
ここで、対象人物１６０の画像上の足元位置座標をＰｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）とすると、足元位置推定部１４３は、対象人物１６０の身長Ｈｍａｎ（仮定身長）毎に、数式（１）を用いて、対象人物１６０の足元位置Ｙｆを推定する。
【００２３】
【数１】
【００２４】
ここで、Ａは、数式（２）により表され、Ｂは、数式（３）により表される。
【００２５】
【数２】
【００２６】
【数３】
【００２７】
ここで、撮像部１３０の光軸と撮像部１３０から頭部に向かうベクトルとのなす角ρｈは、数式（４）により表される。
【００２８】
【数４】
【００２９】
なお、ｉｍｇＨｅｉｇｈｔは、画像の高さ（縦方向の画素数）であり、既知であるものとする。
【００３０】
実空間位置推定部１４５は、足元位置推定部１４３により推定された足元位置を用いて、対象人物の実空間上の位置を仮定身長毎に時系列で推定する。具体的には、実空間位置推定部１４５は、入力部１１０により入力され記憶部１２０に記憶されている撮像パラメータ及び基準データと足元位置推定部１４３により推定された足元位置とを用いて、対象人物の実空間上の位置を仮定身長毎に時系列で推定する。
【００３１】
実空間位置推定部１４５は、例えば、特開２００８−２８６６３８号公報に記載されている手法を用いて、対象人物の実空間上の位置を仮定身長毎に時系列で推定することができる。但し、特開２００８−２８６６３８号公報に記載されている手法では、カメラを水平設置（俯角＝０）とすることを条件としているため、俯角の影響を取り除く必要がある。
【００３２】
具体的に説明すると、特開２００８−２８６６３８号公報に記載されている手法では、遠近法を用いて、人物の見かけ上の大きさ（画像上の人物の高さに相当する画素数）から人物とカメラとの距離を求めている。しかし、画像上の人物の高さに相当する画素数は、俯角が０でない場合、人物とカメラとの距離だけではなく、俯角の影響も受けることになる。
【００３３】
このため、本実施形態において特開２００８−２８６６３８号公報に記載されている手法を用いる場合、実空間位置推定部１４５は、俯角の影響により変化してしまった画像上の人物の高さに相当する画素数を数式（５）で補正する。そして実空間位置推定部１４５は、補正後の画像上の人物の高さに相当する画素数に遠近法を適用することにより、俯角の影響を取り除いた人物の大きさを求め、実空間上の人物の位置を推定する。
【００３４】
Ｓ’＝Ｓ（ｃｏｓα＋ｓｉｎαｔａｎ（α＋ρｈ）） …（５）
【００３５】
なお、Ｓ’［ｐｉｘｅｌｓ］は、補正後の画像上の人物の高さに相当する画素数であり、Ｓ［ｐｉｘｅｌｓ］は、補正前の画像上の人物の高さに相当する画素数である。
【００３６】
そして実空間位置推定部１４５は、推定した各仮定身長の対象人物の実空間上の位置を時系列（フレーム）毎に記憶部１２０に記憶する。なお実空間位置推定部１４５は、仮定身長毎の対象人物の実空間上の位置を、直近Ｆフレーム分記憶部１２０に記憶しておく。つまり、実空間位置推定部１４５は、最古フレームにおける仮定身長毎の対象人物の実空間上の位置を記憶部１２０から削除した後に、最新フレームにおける仮定身長毎の対象人物の実空間上の位置を記憶部１２０に記憶する。なお本実施形態では、Ｆを１０とするが、これに限定されるものではなく、適宜設定することができる。
【００３７】
図３は、第１実施形態の記憶部１２０に記憶される仮定身長毎の対象人物の実空間上の位置の一例の説明図である。図３に示す例では、実空間位置推定部１４５は、フレームＮｏ、日時、身長（複数の仮定身長）、及び位置（仮定身長に対応する実空間上の位置）を対応付けて記憶部１２０に記憶している。
【００３８】
身長推定部１４７は、仮定身長毎に、推定された実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を対象人物の身長に推定する。
【００３９】
具体的には、身長推定部１４７は、仮定身長それぞれに対し、推定された実空間上の時系列の位置毎に当該位置の次の位置へ対象人物が移動可能か否かを判定する。本実施形態では、身長推定部１４７は、時系列の間隔、即ち、フレーム間で対象人物が移動可能な範囲を予め定めており、推定された実空間上の時系列の位置毎に当該位置と次の位置との距離が予め定めた移動可能な範囲に収まるか否かで対象人物が移動可能か否かを判定する。ここで、人間の平均歩行速度をＶ、フレーム間をΔｔとすると、移動可能な範囲Ｒは、Ｒ＝Ｖ×Δｔとなる。そして身長推定部１４７は、移動可能である場合に当該位置と当該次の位置とを結ぶ移動軌跡を作成し、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長を対象人物の身長に推定する。なお身長推定部１４７は、対象人物の身長の推定に使用した位置などの情報を記憶部１２０から削除する。
【００４０】
図４は、第１実施形態の身長推定部１４７により作成された移動軌跡の一例を示す図である。なお図４に示す例では、仮定身長が１５５ｃｍ、１６５ｃｍ、１７５ｃｍ、及び１８５ｃｍの場合の移動軌跡を示している。身長推定部１４７は、図４に示す例の場合、仮定身長を１７５ｃｍとした場合に最も多くの移動軌跡が作成されているため、対象人物の身長を１７５ｃｍに推定する。
【００４１】
ここで、仮定身長と当該仮定身長から推定される実空間上の位置及び移動距離との関係について説明する。
【００４２】
図５は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の実空間上の位置との関係の一例を示す図である。なお、対象人物１６０〜１６２は同一人物であるが、説明の関係上異なる符号を付している。
【００４３】
仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも大きい場合、対象人物１６０の実空間上の位置は、実空間位置推定部１４５により実際の位置よりも手前側に推定される。つまり、図５に示す例の場合、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも大きいと、実空間位置推定部１４５は、対象人物１６０を対象人物１６１として推定する。
【００４４】
同様に、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも小さい場合、対象人物１６０の実空間上の位置は、実空間位置推定部１４５により実際の位置よりも奥側に推定される。つまり、図５に示す例の場合、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも小さいと、実空間位置推定部１４５は、対象人物１６０を対象人物１６２として推定する。
【００４５】
図６は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の横移動との関係の一例を示す図である。
【００４６】
図６に示すように、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも大きい場合、即ち、対象人物１６０が対象人物１６１として推定された場合、対象人物１６１が撮像部１３０を横切る方向、即ち、横方向に移動すると、対象人物１６１のフレーム毎の位置の横方向の間隔は、対象人物１６０のフレーム毎の位置の横方向の間隔よりも小さくなる。このため、対象人物１６０の隣接する各位置の距離が移動可能な範囲に収まれば、対象人物１６１の隣接する各位置の距離も移動可能な範囲に収まるので、身長推定部１４７は、対象人物１６１の隣接する各位置を移動軌跡で結ぶことができる。
【００４７】
一方、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも小さい場合、即ち、対象人物１６０が対象人物１６２として推定された場合、対象人物１６２が撮像部１３０を横切る方向、即ち、横方向に移動すると、対象人物１６２のフレーム毎の位置の横方向の間隔は、対象人物１６０のフレーム毎の位置の横方向の間隔よりも大きくなる。このため、対象人物１６０の隣接する各位置の距離が移動可能な範囲に収まっても、対象人物１６２の隣接する各位置の距離が移動可能な範囲に収まるとは限らず、この場合、身長推定部１４７は、対象人物１６２の隣接する各位置を移動軌跡で結ぶことができない。
【００４８】
つまり、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも小さくなればなるほど、身長推定部１４７により作成される移動軌跡は人間らしい移動軌跡とはならないことになる。
【００４９】
図７及び図８は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の実空間上の移動距離との関係の一例を示す図である。
【００５０】
図７に示すように、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長に一致する場合に、対象人物１６０の頭部が画像上の縦方向（実空間上の奥行き方向）にｐ［ｐｉｘｅｌｓ］移動したとする。この場合、対象人物１６０の実空間上の位置は、実空間位置推定部１４５によりｘ１［ｍ］奥側の位置に推定される。
【００５１】
一方、図８に示すように、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも大きい場合、即ち、対象人物１６０が対象人物１６１として推定された場合に、対象人物１６１の頭部が画像上の縦方向（実空間上の奥行き方向）にｐ［ｐｉｘｅｌｓ］移動したとする。この場合、対象人物１６１の実空間上の位置は、実空間位置推定部１４５によりｘ２（ｘ２＞ｘ１）［ｍ］奥側の位置に推定される。
【００５２】
図９は、仮定身長と当該仮定身長から推定される対象人物の縦移動との関係の一例を示す図である。
【００５３】
図９に示すように、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも小さい場合、即ち、対象人物１６０が対象人物１６２として推定された場合、対象人物１６２が撮像部１３０に対して前進・後退する方向、即ち、縦方向に移動すると、対象人物１６２のフレーム毎の位置の縦方向の間隔は、対象人物１６０のフレーム毎の位置の縦方向の間隔よりも小さくなる。このため、対象人物１６０の隣接する各位置の距離が移動可能な範囲に収まれば、対象人物１６２の隣接する各位置の距離も移動可能な範囲に収まるので、身長推定部１４７は、対象人物１６２の隣接する各位置を移動軌跡で結ぶことができる。
【００５４】
一方、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも大きい場合、即ち、対象人物１６０が対象人物１６１として推定された場合、対象人物１６１が撮像部１３０に対して前進・後退する方向、即ち、縦方向に移動すると、対象人物１６１のフレーム毎の位置の縦方向の間隔は、対象人物１６０のフレーム毎の位置の縦方向の間隔よりも大きくなる。このため、対象人物１６０の隣接する各位置の距離が移動可能な範囲に収まっても、対象人物１６１の隣接する各位置の距離が移動可能な範囲に収まるとは限らず、この場合、身長推定部１４７は、対象人物１６１の隣接する各位置を移動軌跡で結ぶことができない。
【００５５】
つまり、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長よりも大きくなればなるほど、身長推定部１４７により作成される移動軌跡は人間らしい移動軌跡とはならないことになる。
【００５６】
以上より、仮定身長が対象人物１６０の実際の身長に近くなればなるほど、身長推定部１４７により作成される移動軌跡は人間らしい移動軌跡となる。
【００５７】
また、身長推定部１４７は、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長が複数存在する場合、当該複数の仮定身長、及び当該複数の仮定身長それぞれの移動軌跡数を用いて、対象人物の身長を推定する。上述したように、仮定身長が対象人物の実際の身長に近いほど人間らしい移動軌跡が作成されるため、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長が複数存在する場合、これらの仮定身長は隣接している可能性が高い。このため本実施形態では、例えば、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長が２つ存在する場合、身長推定部１４７は、数式（６）を用いて、対象人物の身長を推定する。
【００５８】
【数５】
【００５９】
ここで、Ｈは、対象人物の推定身長であり、Ｈａ、Ｈｂは、それぞれ隣接する仮定身長であり、Ｎａは、Ｈａの移動軌跡数であり、Ｎｂは、Ｈｂの移動軌跡数である。
【００６０】
本実施形態では、身長推定部１４７は、移動軌跡が作成された数を基準として最も人間らしい移動軌跡を判断しているが、これに限定されず、連続して作成された移動軌跡の数や、作成された移動軌跡の形などを基準として最も人間らしい移動軌跡を判断するようにしてもよい。
【００６１】
表示部１５０は、各種情報を表示するものであり、例えば、ディスプレイなどにより実現できる。表示部１５０は、身長推定部１４７により推定された身長を表示する。なお表示部１５０は、身長推定部１４７により推定された身長とともに作成された軌跡を表示するようにしてもよい。更に表示部１５０は、仮定身長毎に身長推定部１４７により作成された軌跡を表示するようにしてもよい。
【００６２】
次に、第１実施形態の身長推定装置の動作について説明する。
【００６３】
図１０は、第１実施形態の身長推定装置１００で行われる身長推定処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【００６４】
まず、入力部１１０は、複数の仮定身長、撮像パラメータ、及び基準データを入力する（ステップＳ１００）。
【００６５】
続いて、撮像部１３０は、対象人物を含む画像を時系列で撮像する（ステップＳ１０２）。
【００６６】
続いて、頭部検出部１４１は、撮像部１３０により時系列で撮像された画像それぞれから対象人物の頭部を検出する（ステップＳ１０４）。撮像された画像それぞれから対象人物の頭部を検出できなかった場合（ステップＳ１０４でＮｏ）、再度、頭部検出を行う（ステップＳ１０４）。
【００６７】
撮像された画像それぞれから対象人物の頭部を検出できた場合（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、足元位置推定部１４３は、頭部検出部１４１により検出された頭部を用いて、撮像部１３０により時系列で撮像された画像それぞれから対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する（ステップＳ１０６）。
【００６８】
続いて、実空間位置推定部１４５は、足元位置推定部１４３により推定された足元位置を用いて、対象人物の実空間上の位置を仮定身長毎に時系列で推定する（ステップＳ１０８）。そして実空間位置推定部１４５は、記憶部１２０に時系列で仮定身長毎に実空間上の位置を記憶する（ステップＳ１１０）。
【００６９】
続いて、身長推定部１４７は、仮定身長毎に、実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、基準を超える移動軌跡が作成されたか否かを確認する（ステップＳ１１２）。基準を超える移動軌跡が作成された場合（ステップＳ１１２でＹｅｓ）、当該移動軌跡を最も人間らしい移動軌跡とし、当該移動軌跡が作成された仮定身長を対象人物の身長に推定する（ステップＳ１１４）。一方、基準を超える移動軌跡が作成されなかった場合（ステップＳ１１２でＮｏ）、ステップＳ１０４へ戻る。
【００７０】
図１１は、第１実施形態の身長推定装置１００の身長推定部１４７で行われる処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【００７１】
身長推定部１４７は、全ての仮定身長を確認すると処理を終了する（ステップＳ１２０でＹｅｓ）。身長推定部１４７は、全ての仮定身長を確認していない場合（ステップＳ１２０でＮｏ）、未確認の仮定身長を取得し、仮定身長Ｈａとする（ステップＳ１２２）。
【００７２】
続いて、身長推定部１４７は、仮定身長Ｈａについて、直近Ｆフレーム中の隣接フレームを全て処理していない場合（ステップＳ１２４でＮｏ）、未処理の隣接フレームを取得し、フレームＦｉ、Ｆｊとする（ステップＳ１２６）。なお、仮定身長Ｈａについて、直近Ｆフレーム中の隣接フレームを全て処理している場合（ステップＳ１２４でＹｅｓ）、ステップＳ１２０へ戻る。
【００７３】
続いて、身長推定部１４７は、フレームＦｉ、Ｆｊの時間Δｔを計算し、対象人物がフレームＦｉ、Ｆｊ間で移動可能な範囲Ｒを計算する（ステップＳ１２８）。
【００７４】
続いて、身長推定部１４７は、フレームＦｉ、Ｆｊで推定された実空間上の位置の距離が範囲Ｒ以下であるか否かを確認する（ステップＳ１３０）。
【００７５】
フレームＦｉ、Ｆｊで推定された実空間上の位置の距離が範囲Ｒ以下である場合（ステップＳ１３０でＹｅｓ）、身長推定部１４７は、フレームＦｉ、Ｆｊで推定された実空間上の位置を紐付け、両位置を結ぶ移動軌跡を作成する（ステップＳ１３２）。なお、フレームＦｉ、Ｆｊで推定された実空間上の位置の距離が範囲Ｒ以下でない場合（ステップＳ１３０でＮｏ）、ステップＳ１２４へ戻る。
【００７６】
続いて、身長推定部１４７は、Ｎ（０＜Ｎ＜Ｆ）フレーム以上連結した場合、即ち、Ｎ以上の移動軌跡を作成した場合（ステップＳ１３４でＹｅｓ）、仮定身長Ｈａを対象人物の身長に推定し、作成した移動軌跡とともに出力する（ステップＳ１３６）。そして、ステップＳ１２４へ戻る。なお、Ｎ（０＜Ｎ＜Ｆ）フレーム以上連結しなかった場合も（ステップＳ１３４でＮｏ）、ステップＳ１２４へ戻る。
【００７７】
以上のように第１実施形態によれば、人物の頭部さえ撮像されていれば、当該人物の足元を推定することにより、身長を推定できるので、画像上で人物の足元位置が隠蔽されていても当該人物の身長を推定することができる。特に、足元は、影や鏡面反射など誤検知の要因となり易いので、足元を検知せずに身長を推定することにより、当該人物の身長を精度よく推定することができる。
【００７８】
（第２実施形態）
第２実施形態では、推定した身長を用いて対象人物を追跡する例について説明する。なお以下では、第１実施形態との相違点の説明を主に行い、第１実施形態と同様の機能を有する構成要素については、第１実施形態と同様の名称・符号を付し、その説明を省略する。
【００７９】
図１２は、第２実施形態の身長推定装置２００の構成の一例を示すブロック図である。第２実施形態の身長推定装置２００では、足元位置推定部２４３及び実空間位置推定部２４５が第１実施形態と相違し、追跡部２４９を更に備える。
【００８０】
足元位置推定部２４３は、身長推定部１４７により対象人物の身長が推定された後に撮像部１３０により撮像された画像から、対象人物の足元位置を身長推定部１４７により推定された身長である推定身長を用いて推定する。
【００８１】
実空間位置推定部２４５は、足元位置推定部２４３により推定された足元位置を用いて、推定身長の対象人物の実空間上の位置を推定する。
【００８２】
追跡部２４９は、実空間位置推定部２４５により推定された推定身長の対象人物の実空間上の位置を追跡する。
【００８３】
図１３は、第２実施形態の身長推定装置２００で行われる追跡処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【００８４】
まず、撮像部１３０は、対象人物を含む画像を撮像する（ステップＳ２００）。
【００８５】
続いて、頭部検出部１４１は、撮像部１３０により撮像された画像から対象人物の頭部を検出する（ステップＳ２０２）。撮像された画像から対象人物の頭部を検出できなかった場合（ステップＳ２０２でＮｏ）、ステップＳ２００へ戻る。
【００８６】
撮像された画像から対象人物の頭部を検出できた場合（ステップＳ２０２でＹｅｓ）、足元位置推定部２４３は、頭部検出部１４１により検出された頭部及び身長推定部１４７により推定された推定身長を用いて、撮像部１３０により撮像された画像から対象人物の足元位置を推定する（ステップＳ２０４）。
【００８７】
続いて、実空間位置推定部２４５は、足元位置推定部２４３により推定された足元位置を用いて、推定身長の対象人物の実空間上の位置を推定する（ステップＳ２０６）。
【００８８】
続いて、追跡部２４９は、新たな追跡情報を作成した場合には（ステップＳ２０８でＹｅｓ）、追跡情報を更新する（ステップＳ２１０）。これにより、追跡部２４９は、推定身長の対象人物の実空間上の位置を追跡する。そして、ステップＳ２００へ戻る。一方、新たな追跡情報が作成されなかった場合も（ステップＳ２０８でＮｏ）、ステップＳ２００へ戻る。
【００８９】
ここで、追跡情報の更新について説明する。
【００９０】
まず、追跡部２４９は、実空間位置推定部２４５により推定身長の対象人物の実空間上の位置が推定されると、距離閾値Ｄｔに初期値Ｄｔ０を設定する。なお、初期値Ｄｔ０は１００［ｍ］など十分に大きな値が好ましい。
【００９１】
続いて、追跡部２４９は、記憶部１２０に記憶されている追跡情報から、推定身長の対象人物の前回の実空間上の位置Ｐｉとその取得時刻Ｔｉを取得する。そして、追跡部２４９は、位置ＰｉとステップＳ２０６で実空間位置推定部２４５により推定された推定身長の対象人物の最新の実空間上の位置Ｐとを用いて、両位置の距離Ｄｉを計算する（Ｄｉ＝Ｐ−Ｐｉ）。更に、追跡部２４９は、人間の平均歩行速度Ｖ、時刻Ｔｉ、及び対象人物の最新の実空間上の位置Ｐの取得時刻Ｔを用いて、推定身長の対象人物の時刻Ｔ−時刻Ｔｉ間に移動可能な範囲Ｒを計算する（Ｒ＝Ｖ×（Ｔ−Ｔｉ））。
【００９２】
続いて、追跡部２４９は、距離Ｄｉが範囲Ｒ以下かつ距離閾値Ｄｔ以下である場合、位置Ｐ及び時刻Ｔを新たな追跡情報として記憶部１２０に記憶し、追跡情報を更新する。この際、追跡部２４９は、位置Ｐｉと位置Ｐとを紐付け、両位置を結ぶ移動軌跡を作成する。また追跡部２４９は、距離閾値Ｄｔに距離Ｄｉを設定し、次回の追跡情報の更新時に用いる。
【００９３】
但し、上述の手法で追跡情報を更新すると、光や影などによるノイズによって、推定された実空間上の位置に誤差が生じ、追跡が失敗してしまうおそれがある。このため、移動速度の移動平均を用いて追跡情報を更新するようにしてもよい。これにより、ノイズによって突発的に発生する誤差を抑制することができる。
【００９４】
この場合、まず、追跡部２４９は、実空間位置推定部２４５により推定身長の対象人物の実空間上の位置が推定されると、分散閾値Ｖｔに初期値Ｖｔ０を設定する。なお、初期値Ｖｔ０は１００［ｍ／ｓ］など十分に大きな値が好ましい。
【００９５】
続いて、追跡部２４９は、記憶部１２０に記憶されている追跡情報から、推定身長の対象人物の直近ｎフレーム分の実空間上の位置Ｐｉ＿１〜Ｐｉ＿ｎとその取得時刻Ｔｉ＿１〜Ｔｉ−ｎを取得する。なお、時系列は、ｉ＿ｎ、ｉ＿ｎ−１、…ｉ＿１の順番であるものとする。
【００９６】
続いて、追跡部２４９は、隣接する位置間の移動速度Ｖｉ＿１〜Ｖｉ＿ｎを計算する。例えば、Ｖｉ＿１は、Ｖｉ＿１＝Ｄ（Ｐ，Ｐｉ＿１）／（Ｔ−Ｔｉ＿１）で表され、Ｖｉ＿ｎは、Ｖｉ＿ｎ＝Ｄ（Ｐｉ＿ｎ−１，Ｐｉ＿ｎ）／（Ｔｉ＿ｎ−１−Ｔｉ＿ｎ）で表される。なお、Ｄ（ｘ，ｙ）は、位置ｘと位置ｙ間の距離を求める関数である。
【００９７】
続いて、追跡部２４９は、移動速度Ｖｉ＿１〜Ｖｉ＿ｎから移動平均Ｍｉと分散Ｖｉとを計算する。
【００９８】
続いて、追跡部２４９は、移動平均Ｍｉが人らしい移動速度の上限値Ｔｈ以下かつ分散Ｖｉが分散閾値Ｖｔ以下である場合、位置Ｐ及び時刻Ｔを新たな追跡情報として記憶部１２０に記憶し、追跡情報を更新する。この際、追跡部２４９は、位置Ｐｉ＿１と位置Ｐとを紐付け、両位置を結ぶ移動軌跡を作成する。また追跡部２４９は、分散閾値Ｖｔに分散Ｖｉを設定し、次回の追跡情報の更新時に用いる。
【００９９】
ここで、位置を紐付けるために、分散Ｖｉと分散閾値Ｖｔとを比較しているのは、人は、急に止まれないため、移動速度の分散が小さい移動の方が人らしい移動と判断できるためである。
【０１００】
以上のように、第２実施形態によれば、影や鏡面反射など誤検知の要因となり易い足元を考慮せずに人物を追跡することができるため、精度よく追跡することができる。
【０１０１】
（変形例）
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。
【０１０２】
（変形例１）
例えば、対象人物を追跡中に対象人物がしゃがんでしまうと、対象人物の頭部の高さが変化してしまうため、対象人物の実空間上の正しい位置を推定できなくなってしまう。このため第２実施形態において、対象人物の追跡時にしゃがみ込み判定を行うようにしてもよい。
【０１０３】
対象人物がしゃがみ込む場合、実空間上の同一位置にいる対象人物の身長が徐々に低くなるという現象が生じる。このため、追跡部２４９は、この現象を認識することで、対象人物がしゃがみ込んだのか、身長が低い別の人物が現れたのかを判定すればよい。
【０１０４】
図１４は、変形例１の身長推定装置２００で行われるしゃがみ込み判定処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１０５】
まず、撮像部１３０は、対象人物を含む画像を撮像する（ステップＳ３００）。
【０１０６】
続いて、追跡部２４９は、対象人物の実空間上の位置を追跡する（ステップＳ３０２）。そして、追跡部２４９が新規の人物を検知した場合（ステップＳ３０４でＹｅｓ）、実空間位置推定部２４５は、新規の人物の実空間上の位置Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）および身長Ｈｃを推定する（ステップＳ３０６）。
【０１０７】
続いて、追跡部２４９は、対象人物の追跡情報から、対象人物の身長Ｈｉと位置Ｐｉ（Ｘｉ，Ｙｉ）を参照し（ステップＳ３０８）、位置Ｐｃと位置Ｐｉとが一定範囲内に存在するか否かを確認する（ステップＳ３１０）。
【０１０８】
そして、追跡部２４９は、位置Ｐｃと位置Ｐｉとが一定範囲内に存在する場合（ステップＳ３１０でＹｅｓ）、しゃがみ込み判定用の情報として、追跡番号ｉ、位置Ｐｃの取得時刻Ｔｃ、身長Ｈｃを記憶部１２０に記憶し（ステップＳ３１２）、処理を終了する。
【０１０９】
一方、位置Ｐｃと位置Ｐｉとが一定範囲内に存在せず（ステップＳ３１０でＮｏ）、しゃがみ込み判定用の情報が記憶部１２０に記憶されており（ステップＳ３１４でＹｅｓ）、しゃがみ込み判定用の情報が同一の追跡番号で所定数ある場合（ステップＳ３１６でＹｅｓ）、追跡部２４９は、時刻Ｔｃの時間経過に伴い、身長ＨｃがΔＨの範囲内で低くなっているか否か判定する（ステップＳ３１８）。そして追跡部２４９は、身長ＨｃがΔＨの範囲内で低くなっている場合（ステップＳ３２０でＹｅｓ）、しゃがみ込みありと判定する（ステップＳ３２２）。
【０１１０】
なお、ステップＳ３０４で新規の人物を検知しなかった場合（ステップＳ３０４でＮｏ）、ステップＳ３１４でしゃがみ込み判定用の情報が記憶部１２０に記憶されていない場合（ステップＳ３１４でＮｏ）、ステップＳ３１６でしゃがみ込み判定用の情報が同一の追跡番号で所定数ない場合（ステップＳ３１６でＮｏ）、及びステップＳ３２０で身長ＨｃがΔＨの範囲内で低くなっていない場合（ステップＳ３２０でＮｏ）、追跡部２４９は、しゃがみ込みなしと判定する（ステップＳ３２４）。
【０１１１】
（変形例２）
上記変形例１のしゃがみ込み判定手法は、撮像部１３０と対象人物の足元との間に遮蔽物がなく、画像上の足元位置から実空間上の人物位置を推定できることが前提である。変形例２では、このような前提を用いることなく、対象人物のしゃがみ込み判定を行う例について説明する。
【０１１２】
図１５は、変形例２の身長推定装置２００で行われるしゃがみ込み判定処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１１３】
まず、撮像部１３０は、対象人物を含む画像を撮像する（ステップＳ４００）。
【０１１４】
続いて、追跡部２４９は、対象人物の実空間上の位置を追跡する（ステップＳ４０２）。そして、追跡部２４９が新規の人物を検知し（ステップＳ４０４でＹｅｓ）、所定時間内に対象人物が消失した追跡情報が記憶部１２０に記憶されている場合（ステップＳ４０６でＹｅｓ）、追跡部２４９は、追跡情報から消失した人物（対象人物）の身長Ｈａと移動軌跡Ｑａ｛Ｐａ１，…，ＰａＮ｝を参照するとともに（ステップＳ４０８）、新規の人物の身長Ｈｂと移動軌跡Ｑｂ｛Ｐｂ１，…，ＰｂＭ｝を参照する（ステップＳ４１０）。
【０１１５】
続いて、追跡部２４９は、身長Ｈａが身長Ｈｂよりも大きい場合（ステップＳ４１２でＹｅｓ）、移動軌跡Ｑａと移動軌跡Ｑｂとから連続性を判定し（ステップＳ４１４）、連続性がある場合（ステップＳ４１６でＹｅｓ）、しゃがみ込みありと判定する（ステップＳ４１８）。
【０１１６】
ここで、連続性の判断については、前述した移動範囲や移動速度による判定方法を用いればよい。例えば、移動範囲を用いて判定する場合、追跡部２４９は、移動軌跡Ｑａのうち消失する直前の位置Ｐａ１と、移動軌跡Ｑｂのうち最初に検出された位置ＰｂＭとが、人らしい移動範囲内に入るか否かを判定すればよい。また例えば、移動速度を用いて判定する場合、追跡部２４９は、消失する直前のＫ個の位置Ｑａ’｛Ｐａ１，…，ＰａＫ｝（Ｋ＜Ｎ）と検出された直後の位置Ｑｂ’｛ＰＭ−Ｌ＋１，…，ＰｂＭ｝（Ｌ＜Ｍ）から連続性を判定すればよい。
【０１１７】
一方、ステップＳ４０４で新規の人物を検知しなかった場合（ステップＳ４０４でＮｏ）、ステップＳ４０６で所定時間内に対象人物が消失した追跡情報が記憶部１２０に記憶されていない場合（ステップＳ４０６でＮｏ）、ステップＳ４１２で身長Ｈａが身長Ｈｂよりも小さい場合（ステップＳ４１２でＮｏ）、及びステップＳ４１６で連続性がない場合（ステップＳ４１６でＮｏ）、追跡部２４９は、しゃがみ込みなしと判定する（ステップＳ４２０）。
【０１１８】
（変形例３）
上記実施形態では、身長推定部１４７は、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長が複数存在する場合、当該複数の仮定身長、及び当該複数の仮定身長それぞれの移動軌跡数を用いて、対象人物の身長を推定したが、当該複数の仮定身長それぞれの移動速度の分散を用いて、対象人物の身長を推定するようにしてもよい。
【０１１９】
この場合、身長推定部１４７は、仮定身長Ｈａから算出した移動軌跡Ｑａ｛Ｐａ１（Ｘａ１，Ｙａ１），…，Ｐａｉ，…，ＰａＮ｝を求める。ここで、位置Ｐａｉ（ｉ＝１，…，Ｎ）が推定されたときの時刻をＴａｉとし、ｉ＝１のとき、最新のデータが入力されるものとする。そして身長推定部１４７は、求めた移動軌跡Ｑａから移動速度の分散値Ｖａを求める（数式（７）参照）。ここで、数式（７）の変数は、数式（９）及び数式（１１）に示すとおりである。
【０１２０】
同様に、身長推定部１４７は、仮定身長Ｈｂから算出した移動軌跡Ｑｂ｛Ｐｂ１（Ｘｂ１，Ｙｂ１），…，Ｐｂｉ，…，ＰｂＭ｝を求める。ここで、位置Ｐｂｉ（ｉ＝１，…，Ｍ）が推定されたときの時刻をＴｂｉとし、ｉ＝１のとき、最新のデータが入力されるものとする。そして身長推定部１４７は、求めた移動軌跡Ｑｂから移動速度の分散値Ｖｂを求める（数式（８）参照）。ここで、数式（８）の変数は、数式（１０）及び数式（１２）に示すとおりである。
【０１２１】
【数６】
【０１２２】
【数７】
【０１２３】
【数８】
【０１２４】
【数９】
【０１２５】
【数１０】
【０１２６】
【数１１】
【０１２７】
そして、身長推定部１４７は、数式（１３）を用いて、対象人物の身長を推定する。
【０１２８】
【数１２】
【０１２９】
（変形例４）
上記第２実施形態では、推定身長を用いて対象人物を追跡したが、追跡中に対象人物の足元を確実に撮像できた場合には、当該足元から推定した身長に置き換えて対象人物を追跡するようにしてもよい。
【０１３０】
（変形例５）
上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置を、例えば、強盗の身長推定及び追跡に使用する場合、推定身長や移動軌跡に加え、他の特徴（人相や服装）を出力するようにしてもよい。また、上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置は、棚などで人物の足元が見えないことが多い小売店舗や人ごみなどの場所において用いると好適であり、マーケティングや人流解析などへの応用が期待できる。
【０１３１】
（ハードウェア構成）
上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの制御装置と、ＲＯＭやＲＡＭなどの記憶装置と、ＨＤＤやＳＳＤなどの外部記憶装置と、ディスプレイなどの表示装置と、マウスやキーボードなどの入力装置と、通信Ｉ／Ｆなどの通信装置とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【０１３２】
上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置で実行される身長推定プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供される。
【０１３３】
また、上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置で実行される身長推定プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置で実行される身長推定プログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。また、上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置で実行される身長推定プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するようにしてもよい。
【０１３４】
上記各実施形態及び各変形例の身長推定装置で実行される身長推定プログラムは、上述した各部をコンピュータ上で実現させるためのモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、例えば、ＣＰＵがＨＤＤからプログラムをＲＡＭ上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現されるようになっている。
【符号の説明】
【０１３５】
１００、２００ 身長推定装置
１１０ 入力部
１２０ 記憶部
１３０ 撮像部
１４０ 制御部
１４１ 頭部検出部
１４３、２４３ 足元位置推定部
１４５、２４５ 実空間位置推定部
１４７ 身長推定部
２４９ 追跡部
１５０ 表示部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象人物を含む画像を時系列で撮像する撮像部と、
時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の頭部を検出する頭部検出部と、
検出された前記頭部を用いて、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する足元位置推定部と、
推定された前記足元位置を用いて、前記対象人物の実空間上の位置を前記仮定身長毎に時系列で推定する実空間位置推定部と、
前記仮定身長毎に、推定された前記実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を前記対象人物の身長に推定する身長推定部と、
を備えることを特徴とする身長推定装置。
【請求項２】
前記身長推定部は、前記仮定身長それぞれに対し、推定された前記実空間上の時系列の位置毎に当該位置の次の位置へ前記対象人物が移動可能か否かを判定し、移動可能である場合に前記位置と前記次の位置とを結ぶ移動軌跡を作成し、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長を前記対象人物の身長に推定することを特徴とする請求項１に記載の身長推定装置。
【請求項３】
前記身長推定部は、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長が複数存在する場合、当該複数の仮定身長、及び当該複数の仮定身長それぞれの移動軌跡数を用いて、前記対象人物の身長を推定することを特徴とする請求項２に記載の身長推定装置。
【請求項４】
前記身長推定部は、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長が複数存在する場合、当該複数の仮定身長それぞれの移動軌跡から当該複数の仮定身長それぞれの前記対象人物の移動速度の分散を算出し、当該複数の仮定身長、及び当該複数の仮定身長それぞれの前記対象人物の移動速度の分散を用いて、前記対象人物の身長を推定することを特徴とする請求項２に記載の身長推定装置。
【請求項５】
前記足元位置推定部は、前記対象人物の身長が推定された後に撮像された画像から前記対象人物の足元位置を前記身長推定部により推定された身長である推定身長を用いて推定し、
前記実空間位置推定部は、推定された前記足元位置を用いて、前記推定身長の前記対象人物の実空間上の位置を推定し、
推定された前記推定身長の前記対象人物の実空間上の位置を追跡する追跡部を更に備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の身長推定装置。
【請求項６】
前記追跡部は、追跡中に前記推定身長の前記対象人物がしゃがみ込んだか否かを判定することを特徴とする請求項５に記載の身長推定装置。
【請求項７】
撮像部が、対象人物を含む画像を時系列で撮像する撮像ステップと、
頭部検出部が、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の頭部を検出する頭部検出ステップと、
足元位置推定部が、検出された前記頭部を用いて、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する足元位置推定ステップと、
実空間位置推定部が、推定された前記足元位置を用いて、前記対象人物の実空間上の位置を前記仮定身長毎に時系列で推定する実空間位置推定ステップと、
身長推定部が、前記仮定身長毎に、推定された前記実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を前記対象人物の身長に推定する身長推定ステップと、
を含むことを特徴とする身長推定方法。
【請求項８】
対象人物を含む画像を時系列で撮像する撮像ステップと、
時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の頭部を検出する頭部検出ステップと、
検出された前記頭部を用いて、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する足元位置推定ステップと、
推定された前記足元位置を用いて、前記対象人物の実空間上の位置を前記仮定身長毎に時系列で推定する実空間位置推定ステップと、
前記仮定身長毎に、推定された前記実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を前記対象人物の身長に推定する身長推定ステップと、
をコンピュータに実行させるための身長推定プログラム。
【請求項１】
対象人物を含む画像を時系列で撮像する撮像部と、
時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の頭部を検出する頭部検出部と、
検出された前記頭部を用いて、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する足元位置推定部と、
推定された前記足元位置を用いて、前記対象人物の実空間上の位置を前記仮定身長毎に時系列で推定する実空間位置推定部と、
前記仮定身長毎に、推定された前記実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を前記対象人物の身長に推定する身長推定部と、
を備えることを特徴とする身長推定装置。
【請求項２】
前記身長推定部は、前記仮定身長それぞれに対し、推定された前記実空間上の時系列の位置毎に当該位置の次の位置へ前記対象人物が移動可能か否かを判定し、移動可能である場合に前記位置と前記次の位置とを結ぶ移動軌跡を作成し、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長を前記対象人物の身長に推定することを特徴とする請求項１に記載の身長推定装置。
【請求項３】
前記身長推定部は、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長が複数存在する場合、当該複数の仮定身長、及び当該複数の仮定身長それぞれの移動軌跡数を用いて、前記対象人物の身長を推定することを特徴とする請求項２に記載の身長推定装置。
【請求項４】
前記身長推定部は、所定数以上の移動軌跡が作成された仮定身長が複数存在する場合、当該複数の仮定身長それぞれの移動軌跡から当該複数の仮定身長それぞれの前記対象人物の移動速度の分散を算出し、当該複数の仮定身長、及び当該複数の仮定身長それぞれの前記対象人物の移動速度の分散を用いて、前記対象人物の身長を推定することを特徴とする請求項２に記載の身長推定装置。
【請求項５】
前記足元位置推定部は、前記対象人物の身長が推定された後に撮像された画像から前記対象人物の足元位置を前記身長推定部により推定された身長である推定身長を用いて推定し、
前記実空間位置推定部は、推定された前記足元位置を用いて、前記推定身長の前記対象人物の実空間上の位置を推定し、
推定された前記推定身長の前記対象人物の実空間上の位置を追跡する追跡部を更に備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の身長推定装置。
【請求項６】
前記追跡部は、追跡中に前記推定身長の前記対象人物がしゃがみ込んだか否かを判定することを特徴とする請求項５に記載の身長推定装置。
【請求項７】
撮像部が、対象人物を含む画像を時系列で撮像する撮像ステップと、
頭部検出部が、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の頭部を検出する頭部検出ステップと、
足元位置推定部が、検出された前記頭部を用いて、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する足元位置推定ステップと、
実空間位置推定部が、推定された前記足元位置を用いて、前記対象人物の実空間上の位置を前記仮定身長毎に時系列で推定する実空間位置推定ステップと、
身長推定部が、前記仮定身長毎に、推定された前記実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を前記対象人物の身長に推定する身長推定ステップと、
を含むことを特徴とする身長推定方法。
【請求項８】
対象人物を含む画像を時系列で撮像する撮像ステップと、
時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の頭部を検出する頭部検出ステップと、
検出された前記頭部を用いて、時系列で撮像された前記画像それぞれから前記対象人物の足元位置を仮定身長毎に推定する足元位置推定ステップと、
推定された前記足元位置を用いて、前記対象人物の実空間上の位置を前記仮定身長毎に時系列で推定する実空間位置推定ステップと、
前記仮定身長毎に、推定された前記実空間上の時系列の位置を用いて人間らしい移動軌跡を作成し、最も人間らしい移動軌跡が作成された仮定身長を前記対象人物の身長に推定する身長推定ステップと、
をコンピュータに実行させるための身長推定プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【公開番号】特開２０１３−３７４０６（Ｐ２０１３−３７４０６Ａ）
【公開日】平成２５年２月２１日（２０１３．２．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１７０５４９（Ｐ２０１１−１７０５４９）
【出願日】平成２３年８月３日（２０１１．８．３）
【出願人】（０００２０２３６１）綜合警備保障株式会社 (266)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年２月２１日（２０１３．２．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年８月３日（２０１１．８．３）
【出願人】（０００２０２３６１）綜合警備保障株式会社 (266)
【Ｆターム（参考）】
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